Pythonで画像を高画質化 (超解像 SwinIR)

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Python/DeepLearning

こんにちは!みやしんです。

今回は「解像度が低い画像」から「解像度の高い画像」を生成する技術「超解像」をPythonで行う方法をご紹介します!

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この記事で出来る事 (高解像度化)

「低解像度の画像 → 高解像度の画像」に変換できます。

このブログの管理人も卒業生です。

GithubからSwinIRをダウンロード

Githubからコードやモデルをダウンロード

GitHub - JingyunLiang/SwinIR: SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer (official repository)
SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer (official repository) - GitHub - JingyunLiang/SwinIR: SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer (officia...

下記のようなzipファイルをダウンロードできますので解凍しましょう。

解凍するとこんな感じです。

実行環境構築

Pythonバージョン

Python3.10.6

ライブラリのインストール

pip install timm
pip install opencv-python

学習済みモデルのダウンロード

下記へアクセスします。

Releases · JingyunLiang/SwinIR
SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer (official repository) - JingyunLiang/SwinIR

下記の学習済みモデルをダウンロードします。

003_realSR_BSRGAN_DFOWMFC_s64w8_SwinIR-L_x4_GAN.pth

.pthの拡張子のファイルをダウンロードできます。

続いて、この学習済みモデルのファイルを先程ダウンロードした「SwinIR-main」フォルダ内に保存します。

SwimIRによる超解像の実行

フォルダ「testsets/RealSRSet+5images」 の中にたくさんのサンプル画像が入っているので、これを使って高解像度に変換する処理を行いたいと思います。

python main_test_swinir.py --task real_sr --model_path 003_realSR_BSRGAN_DFOWMFC_s64w8_SwinIR-L_x4_GAN.pth --folder_lq testsets/RealSRSet+5images --scale 4 --large_model

python main_test_swinir.py
→実行するpythonスクリプト

–task real_sr
→Real World Image Super Resolution(実世界画像の超解像)

–model_path 003_realSR_BSRGAN_DFOWMFC_s64w8_SwinIR-L_x4_GAN.pth
→モデルのパス

–folder_lq testsets/RealSRSet+5images
→処理前画像のフォルダ

–scale 4
→4倍の超解像

–large_model
→大きなモデル

実行すると、results/swinir_real_sr_x4_large に超解像後の画像が出力されます。

漫画にも適応できます!

自前の画像で超解像化

SwinIR-mainフォルダ内に「sample」フォルダを作成し、その中に自前の画像を入れます。

さっきと同様にコマンドを実行します。

処理前の画像を入れたフォルダ部分だけ「testsets/RealSRSet+5images」→「sample」に変えます。

python main_test_swinir.py --task real_sr --model_path 003_realSR_BSRGAN_DFOWMFC_s64w8_SwinIR-L_x4_GAN.pth --folder_lq sample --scale 4 --large_model

実行結果

めっちゃキレイになった!笑


このブログの管理人も卒業生です。
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